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AI活用ユースケースデータベース

業界・部門・業務・課題から、自社で使えるAI活用方法を探せます。各ユースケースでは、具体的な実装方法、必要なシステム、導入前後の業務フロー、想定工数削減まで解説します。

該当ユースケース 30 件/全 257 件 並び替え おすすめ順 削減率が高い順 導入しやすい順 新着順
利用ツールPython×またはGoogle Apps Script×またはChatGPT×かつ業界EC×かつ主な効果属人化解消×または品質標準化×
UC-0252

配送先で困ったことをドライバーとの対話で聞き取って、配送先ごとの申し送りにする

配送を終えたドライバーに、その配送先で困ったことをチャットで短く聞き取り、配送先ごとの申し送りに整えます。配車担当の作業は、ドライバーに電話して聞き出すことから、整理された内容を確かめることに変わります。

想定削減率
72%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 物流 EC・その他 属人化解消
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UC-0249

「特許出願中」などの権利表示の根拠を、掲載前に知財台帳と突き合わせる

製品カタログや商品ページに書かれた「特許出願中」「特許第◯◯◯◯◯◯◯号」といった権利の表示を抜き出し、知財管理台帳と突き合わせた結果を並べます。掲載してよいかどうかは、知財担当が結果を見て決めます。

想定削減率
75%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 品質標準化
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UC-0248

製品ラベルと取扱説明書の表示事項を、出荷前に社内の表示ルールに照らして点検する

製品ラベルと取扱説明書を読み取り、自社の表示ルール表に照らして点検します。足りない項目、ルール表の文言と違う箇所、ラベルと取説の食い違いの3つを、出荷前に一覧にします。

想定削減率
65%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 品質管理 EC・医療 品質標準化
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UC-0241

入稿する広告データを、媒体ごとの規定に照らして入稿前に点検する

入稿する広告クリエイティブを、媒体ごとの入稿規定と突き合わせ、直すべき箇所を一覧にします。文字数や画像の寸法は機械で測り、必須表記の有無や禁止表現の判断だけをAIに渡します。担当者の作業は、規定を調べて探すことから、出た一覧を確かめることに変わります。

想定削減率
62%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 品質標準化
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UC-0214

化粧品・健康食品の広告表現を、出稿前に社内基準と公的な考え方に照らして点検する

化粧品・健康食品・医薬部外品の広告原稿を、自社の表現ルール集に当てて、効能効果を言いすぎている疑いのある箇所を洗い出します。原文の引用・当たるルール・言い換え候補の3点セットで返し、出稿の可否は人が決めます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 マーケティング EC・その他 品質標準化
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UC-0192

制作物に使った画像・フォント・音源のライセンス条件を、公開前に根拠付きで確かめる

制作物に使った画像・フォント・音源について、ライセンス文書から該当する条文を引き当て、原文の引用付きで示します。担当者の作業は、条文を探して読むことから、示された条文で判断することに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 属人化解消
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UC-0190

販売奨励金・リベートの支払額を、契約の条件と販売実績から検算する

取引先と結んだ販売奨励金(リベート)の契約書から、支払の条件をAIに読み取らせて条件テーブルにします。そのテーブルと販売実績から支払額を機械で計算し、取引先からの請求との差異を理由ごとに切り分けます。

想定削減率
69%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 営業 EC・商社 品質標準化
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UC-0185

海外の拠点・仕入先とやり取りする品質の是正要求と回答を、用語をそろえて双方向に訳す

海外の仕入先に出す是正要求と、返ってきた回答書を対象にします。日本語の原稿を用語集に沿って英訳し、届いた回答書を和訳したうえで、要求した項目と回答の項目を対応づけ、答えていない項目と食い違っている項目を一覧にします。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 品質管理 EC・医療 品質標準化
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UC-0180

倉庫の保管場所を出荷実績から見直して、取り出しの短い配置案を出す

倉庫のどの棚に何を置くかの見直しを対象にします。直近12か月の出荷実績と棚の条件を渡すと、出荷が多い品目を手前へ、一緒に出る品目を近くへ動かす配置案が、移動の手間と効果を添えて出ます。集計と可否の判断の時間が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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UC-0163

販売店・加盟店が作る販促物を毎月点検して、ロゴと商標表示の逸脱を見つける

販売店や加盟店が作った販促物を毎月まとめて取り込み、ロゴの見え方と商標表示の使い方を点検して、ガイドラインから外れている疑いを条項つきで挙げます。担当者の作業は、120点を順番に開いて見ることから、挙がった疑いに是正を求めるかどうかを決めることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 マーケティング EC・宿泊 品質標準化
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UC-0159

個人情報の開示・訂正・利用停止の請求を、期限内に回して記録に残す

本人から届いた請求の文面を入力に、開示・第三者提供記録の開示・訂正等・利用停止等のどれに当たるかを切り分け、対象範囲と本人確認の状態を整理して、回答書の下書きまで作ります。担当者の作業は、読んで判断することから、切り分けの結果を確かめることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Make 構成例 カスタマーサポート EC・人材 品質標準化
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UC-0150

製造現場で見つけた不良品を写真で見分けて、不良区分と発生工程の記録にする

現場で撮った不良品の写真を入力に、不良区分の候補と記録票の下書きを作ります。作業者は、紙の不良票に書いて後から入力することから、写真を撮って候補を選ぶことに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 品質管理 EC・小売 入力漏れ削減
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UC-0141

輸入する商品の関税分類(HSコード)の候補を仕様から出して、通関前の確認資料を作る

商品の仕様書と説明文を入力に、材質・用途・機能・加工の程度を整理し、関税率表の分類候補を根拠と反証つきで並べます。担当者の作業は、ゼロから調べることから、提示された候補を検証して決めることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 法務 EC・商社 判断支援
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UC-0133

納品先ごとに違う納品条件を、出荷現場の質問に根拠付きで答える窓口を作る

納品先ごとの覚書・納品指示書・過去のやり取りを検索できる形にし、出荷現場からの質問に、どの文書の何行目に書かれているかを添えて答えます。担当者の作業は、探して伝えることから、返ってきた答えを確かめることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート EC・小売 属人化解消
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UC-0125

返品された商品の状態を写真で見分けて、再販・補修・廃棄に仕分ける

返品された商品と付属品の写真を入力に、社内の判定基準に当てはめて再販・補修・廃棄の候補を示します。検品担当の作業は、状態を一から見て判断することから、示された候補と根拠を確かめることに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 カスタマーサポート EC・小売 品質標準化
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UC-0122

交代勤務の申し送りを音声で残して、次の担当が読める要点にする

交代前の申し送りを録音し、文字起こしして、案件ごとの要点と未完了事項に整理します。担当者の作業は、話しながらメモを取ることから、整理された内容を確かめて補うことに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 カスタマーサポート EC・保険 品質標準化
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UC-0101

顧客マスタの重複と表記ゆれを見つけて、名寄せの候補を出す

顧客マスタのレコードを入力に、表記ゆれと重複の候補を見つけ、法人番号で裏付けの取れたものと取れないものに分けます。担当者の作業は、登録のたびに既存を検索して見比べることから、提示された候補を判断することに変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 入力漏れ削減
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UC-0089

電話応対の録音から、評価の下書きと本人へのフィードバックを作る

応対の録音を文字起こしして話者を分け、評価項目ごとに「該当する発言」を引用した評価の下書きを作ります。管理者の作業は、録音を頭から聞いて評価票を埋めることから、下書きと該当箇所を確認して本人に返すことに変わります。

想定削減率
69%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 カスタマーサポート EC・その他 品質標準化
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UC-0080

外国語の口コミとアンケートを翻訳して改善点を月次でまとめる

予約サイトや地図アプリ、自社アンケートに届く外国語の声を入力に、原文を残したまま日本語訳を付け、あらかじめ決めた区分を割り当て、書かれている事実を抜き出します。区分ごとの件数を月次で数えられる形にします。

想定削減率
69%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Gemini 構成例 カスタマーサポート EC・宿泊 判断支援
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UC-0079

配送業者の運賃請求を出荷実績と運賃表に突き合わせて過払いを見つける

配送業者から届く運賃の請求明細を、自社の出荷実績と契約運賃表に1行ずつ突き合わせ、金額の合わない行だけを洗い出します。担当者の作業は、数千行の明細を抜き取りで見ることから、差異の付いた行だけを調べることに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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UC-0047

広告やLPの表現を景品表示法と社内基準に照らして一次チェックする

公開前の広告文やLP、メールマガジン、SNS投稿の原稿を、社内のNG表現集や過去の指摘記録と一緒に生成AIへ渡し、「No.1」「最安」「今だけ」などの要確認箇所を、社内基準の番号と理由、必要な根拠資料を付けた表にします。違法か適法かは人が判断し、減るのは該当表現の洗い出しと指摘コメントを書く時間です。

想定削減率
60%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 マーケティング EC・小売 品質標準化
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UC-0048

翌週の出荷量を予測して物流センターの日別の必要人員を決める

WMSの出荷実績と、荷主から届く販促の連絡、祝日の並びを入力に、翌週の日別の出荷件数を時系列予測で見込み、工程ごとに必要な人数を上振れ・下振れの幅つきで計算します。計画担当の作業は、実績を集めて勘で件数を置くことから、出てきた人数の幅を見て派遣の発注数を決めることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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UC-0046

クレーム電話の応対練習でAIに顧客役をさせ、振り返りまで行う

クレーム電話の応対研修で、SV(スーパーバイザー)が演じていた顧客役を生成AIに任せます。顧客の状況や怒りの段階を書いた「シナリオカード」と評価の観点表を渡すと、AIが音声で顧客を演じ、根拠の発言を引用した振り返りの下書きまで作ります。SVの時間が、顧客役と口頭の指導から記録の確認に変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 カスタマーサポート EC・保険 品質標準化
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UC-0045

注文状況の問い合わせに受注データと配送状況を照会して回答案を作る

注文・配送・返品に関する問い合わせメールを入力に、AIが「注文の検索」「出荷状況と伝票番号の取得」「返品規定の参照」といった読み取り専用の道具を自分で選んで呼び出し、集めた事実をもとに回答案を作ります。担当者が受注管理画面と配送業者の追跡ページを行き来して調べる作業が減ります。

想定削減率
57%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 カスタマーサポート EC・小売 品質標準化
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自社で使えるAI活用を整理したい方へ

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